simhash 在simhash中处理一个文本的步骤如下: 第一步,分词: 对文本进行分词操作,同时需要我们同时返回当前词组在文本内容中的权重(这基本上是目前所有分词工具都支持的功能). 第二步,计算hash: 对于每一个得到的词组做hash,将词语表示为到01表示的bit位,需要保证每个hash结果的位数相同,如图中所示,使用的是8bit. 第三步,加权 根据每个词组对应的权重,对hash值做加权计算(bit为1则取为1做乘积,bit为0则取为-1做乘积),如上图中, 10011111与权重2

算法简介 SimHash也即相似hash,是一类特殊的信息指纹,常用来比较文章的相似度,与传统hash相比,传统hash只负责将原始内容尽量随机的映射为一个特征值,并保证相同的内容一定具有相同的特征值.而且如果两个hash值是相等的,则说明原始数据在一定概率下也是相等的.但通过传统hash来判断文章的内容是否相似是非常困难的,原因在于传统hash只唯一标明了其特殊性,并不能作为相似度比较的依据. SimHash最初是由Google使用,其值不但提供了原始值是否相等这一信息,还能通过该值计算出内容

http://blog.csdn.net/heiyeshuwu/article/details/44117473

在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHash是一种局部敏感hash,它也是Google公司进行海量网页去重使用的主要算法. 1. SimHash与传统hash函数的区别 传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上仅相当于伪随机数产生算法.传统

在前一篇文章 <海量数据相似度计算之simhash和海明距离> 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力.但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了.我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s.看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别.给大家算一笔账就知道了: 随着业务增长需要一个小时处理100w次,一个小时为3600

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

SimHash算法 由于实验室和互联网基本没啥关系,也就从来没有关注过数据挖掘相关的东西.在实际工作中,第一次接触到匹配和聚类等工作,虽然用一些简单的匹配算法可以做小数据的聚类,但数据量达到一定的时候就束手无策了. 所以,趁着周末把这方面的东西看了看,做个笔记. 来历 google的论文“detecting near-duplicates for web crawling”--------simhash. Google采用这种算法来解决万亿级别的网页的去重任务. 基本思想 simhash算法的主

这篇文章主要讲simHash算法.这是一种LSH(Locality-Sensitive Hashing,局部敏感哈希)的简单实现.它是广泛用于数据去重的算法,可以用于相似网站.图片的检索.而且当两个样本差别并不大时,算法仍能起效.值得一提的是,该算法的时空复杂度不存在与维度有关的项,所以不会遭遇维度灾难,也可以在维数较高时优化kNN算法. 特征 此算法(LSH)具有双重性,它们似乎是相悖的: 对于几组不同的特征,hash相同(即冲突)的可能性要尽可能小.这也是hash基本的特征. 对于几组相似的

马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说.这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍. 最近一直在看LSH,不过由于matlab基础比较差,一直没搞懂.最近看的论文里几乎都是用simHash来实现LSH,从而进行ANN. 有空看看基于滑动窗口的论文相似性检测. 如何用matlab画出一个数列(函数)的收敛过程(菱形收敛.圆形收敛)? 学完分布式了,我打算自己学WordPress,建立自己的独立博客,放在云平台或者服务器空间,然后学着分析流量和负载均衡这一类

搜集了快一个月的资料,虽然不完全懂,但还是先慢慢写着吧,说不定就有思路了呢. 开源的最大好处是会让作者对脏乱臭的代码有羞耻感. 当一个做推荐系统的部门开始重视[数据清理,数据标柱,效果评测,数据统计,数据分析]这些所谓的脏活累活,这样的推荐系统才会有救. 求教GitHub的使用. 简单不等于傻逼. 我为什么说累:我又是一个习惯在聊天中思考前因后果的人,所以整个大脑高负荷运转.不过这样真不好,学习学成傻逼了. 研一的最大收获是让我明白原来以前仰慕的各种国家自然基金项目,原来都是可以浑水摸鱼忽悠过去

simhash是google用来处理海量文本去重的算法. google出品,你懂的. simhash最牛逼的一点就是将一个文档,最后转换成一个64位的字节,暂且称之为特征字,然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是<n(根据经验这个n一般取值为3),就可以判断两个文档是否相似. 原理 simhash值的生成图解如下: 大概花三分钟看懂这个图就差不多怎么实现这个simhash算法了.特别简单.谷歌出品嘛,简单实用. 算法过程大概如下: 将Doc进行关键词抽取(其中包括分词和计算权重),抽取出

首先感谢作者yanyiwu贡献的开源项目https://github.com/yanyiwu/simhash.在做项 目过程中,翻了一遍<这就是搜索引擎  核心技术详解>这本书的查重算法,在众多的算法中,我选择了simhash.这个算法的魅力在于, 它把文本内容的相似性,转换为哈希值的相似性,很好理 解,效率也高,再说,谷歌也用着.关于本算法的一些介绍,在yanyiwu大神的博客 http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang

首先感谢作者yanyiwu贡献的开源项目https://github.com/yanyiwu/simhash. 在做项目过程中,翻了一遍<这就是搜索引擎  核心技术详解>这本书的查重算法,在众多的算法中,我选择了simhash.这个算法的魅力在于,它把文本内容的相似性,转换为哈希值的相似性,很好理解,效率也高,再说,谷歌也用着.关于本算法的一些介绍,在yanyiwu大神的博客http://yanyiwu.com/work/2014/01/30/simhash-shi-xian-xiang-ji

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

minhash 1. 把文档A分词形成分词向量L 2. 使用K个hash函数,然后每个hash将L里面的分词分别进行hash,然后得到K个被hash过的集合 3. 分别得到K个集合中的最小hash,然后组成一个长度为K的hash集合 4. 最后用Jaccard index求出两篇文档的相似度 simhash 1. 把文档A分词形成分词向量L,L中的每一个元素都包涵一个分词C以及一个分词的权重W 2. 对L中的每一个元素的分词C进行hash,得到C1,然后组成一个新的向量L1 3. 初始化一个长度

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

传统的 hash 算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概 率 下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义 上来 说,要设计一个 hash 算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的 原始内容的差异程度的信息.而 Google 的 s

原文链接:https://www.cnblogs.com/baochuan/p/9089244.html  背景     提升产品体验,节省用户感知度.——想想,如果看到一堆相似性很高的新闻,对于用户的留存会有很大的影响.     技术方案1.信息指纹算法   思路:为每个网页计算出一组信息指纹(Fingerprint).比较两个网页相同信息指纹数量,从而判断内容的重叠性.   步骤: 1)提取网页正文信息特征(通常是一组词),并进行向量化处理(权重算法:如nf/df). 2)取前N个信息特征,

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas

阅读目录 1. SimHash与传统hash函数的区别 2. SimHash算法思想 3. SimHash流程实现 4. SimHash签名距离计算 5. SimHash存储和索引 6. SimHash存储和索引 7. 参考内容 在之前的两篇博文分别介绍了常用的hash方法([Data Structure & Algorithm] Hash那点事儿)以及局部敏感hash算法([Algorithm] 局部敏感哈希算法(Locality Sensitive Hashing)),本文介绍的SimHas